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        基于NLPQL算法的氣動發(fā)動機(jī)性能尋優(yōu)

        2017-03-01 19:53:06朱燁楊章林
        商情 2016年49期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化設(shè)計

        朱燁++楊章林

        【摘要】在AMESim仿真環(huán)境下建立兩級氣動發(fā)動機(jī)的仿真模型,以氣動發(fā)動機(jī)氣缸直徑、活塞行程為設(shè)計變量,以氣動發(fā)動機(jī)摩擦功率最小為目標(biāo)函數(shù),設(shè)計非線性二次規(guī)劃算法(NLPQL),對結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。結(jié)果表明,相比初始結(jié)果,該方法能夠降低摩擦功率,提升氣動發(fā)動機(jī)性能。

        【關(guān)鍵詞】氣動發(fā)動機(jī);AMESim:NLPQL算法;優(yōu)化設(shè)計

        隨著我國汽車工業(yè)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的燃油發(fā)動機(jī)帶來的污染越來越嚴(yán)重,隨著石化能源不斷枯竭,越來越多的人開始探尋新能源,氣動發(fā)動機(jī)就是在這一現(xiàn)狀下產(chǎn)生的。氣動發(fā)動機(jī)以高壓壓縮空氣為動力源,在氣缸內(nèi)膨脹推動活塞做功對外輸出動力,不消耗燃料,尾氣無任何污染物質(zhì)排放。同時,壓縮空氣可以利用水力、風(fēng)力和太陽能等可再生綠色能源進(jìn)行制備,具有廣闊的發(fā)展前景。目前,氣動發(fā)動機(jī)面臨的最大問題是能量使用效率低,限制了氣動汽車的續(xù)駛里程和推廣應(yīng)用。在氣動發(fā)動機(jī)的優(yōu)化設(shè)計過程中,活塞曲柄連桿組參數(shù)的優(yōu)化是關(guān)鍵,找到性能參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系,通過結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化來達(dá)到提高其性能。本文采用NLPQL(非線性序列二次規(guī)劃)這一數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,并結(jié)合氣動發(fā)動機(jī)的Amesim模型仿真計算,進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。

        1氣動發(fā)動機(jī)工作原理

        氣動發(fā)動機(jī)使用高壓壓縮空氣為動力源,將壓縮空氣存儲的壓力能轉(zhuǎn)換為其它形式的機(jī)械能。本文研究的是活塞式兩級氣動發(fā)動機(jī),如下圖所示?;钊谏现裹c,氣缸進(jìn)氣口打開,高壓空氣進(jìn)入第一級空壓機(jī)氣缸,高壓氣體膨脹做功,氣體推動活塞運動,第一缸內(nèi)剩余氣體壓力是第二缸的始動力,進(jìn)入第二缸繼續(xù)膨脹做功。(圖1略)

        2AMESIm模型建立

        AMESIm是法國Imagine公司開發(fā)的工程系統(tǒng)仿真軟件,為多學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)提供建模仿真解決方案。AMESIm可以通過直接的物理方法將不同的領(lǐng)域模塊連接在一起,避免了各種程序代碼的編寫,因其采用工程技術(shù)語言,可以進(jìn)行非常直觀的各類圖形用戶界面仿真,也使它成為眾多領(lǐng)域的系統(tǒng)建模與仿真的標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境。它具有完全圖形界面,在整個仿真過程中,系統(tǒng)都是以圖形的形式顯示的。該軟件為用戶提供了批處理、穩(wěn)態(tài)、間斷、動態(tài)等多種仿真模式,同時擁有頻譜圖、Bode圖、活性指數(shù)等齊全的分析工具。AMESIm也擁有元件、方塊圖、基本元素和數(shù)學(xué)方程等建模方式,用戶可自行選擇或綜合運用。因此用戶可以更加專注于工程系統(tǒng)本身的設(shè)計,而不必消耗過多的精力于繁瑣的數(shù)學(xué)建模當(dāng)中。

        3仿真模型的搭建

        根據(jù)氣動發(fā)動機(jī)系統(tǒng)工作物理過程,搭建了下圖模型。(圖2略)

        4NLPQL算法在氣動發(fā)動機(jī)優(yōu)化中的應(yīng)用

        4.1數(shù)學(xué)優(yōu)化方法

        選擇NLPQL優(yōu)化方法進(jìn)行優(yōu)化,它的優(yōu)點即:(1)能有效探索初始設(shè)計點周圍局部區(qū)域(2)如果設(shè)計空間是連續(xù)、單峰的形態(tài),能夠沿最快下降方向探索(3)特定條件下能從數(shù)學(xué)上證明其收斂。因此NLPQL在求解有約束非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題時,具有穩(wěn)定、收斂快和易于得到全局最優(yōu)解等優(yōu)點。

        4.2優(yōu)化問題分析

        氣動發(fā)動機(jī)工作時,氣體的壓縮能不可能完全轉(zhuǎn)換成機(jī)械能,其中機(jī)械損失主要為磨擦損失,占功率損失的絕大部分,直接反映了發(fā)動機(jī)工作性能,是衡量其經(jīng)濟(jì)性的重要指標(biāo)。磨擦損失是指在活塞將獲得的功經(jīng)連桿曲軸向外傳遞過程中因磨擦而消耗的功。因此活塞曲柄連桿組的結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化是關(guān)鍵,找到性能參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系,通過結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化來減少摩擦功率,達(dá)到提高其性能的目的。采用非線性連續(xù)二次規(guī)劃法(NLNQL)這一數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,并結(jié)合氣動發(fā)動機(jī)的AMESim模型仿真計算,進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。

        4.3設(shè)計變量

        將影響氣動力發(fā)動機(jī)摩擦功率的主要參數(shù)作為設(shè)計變量X,主要影響因素有發(fā)動機(jī)的氣缸直徑D1,D2和活塞行程S1,S2。對這四個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使其功率損失最小

        X=X1,X2,X3,X4T

        其中X1,X2為第一缸氣缸直徑和活塞行程,X3,X4為第二缸氣缸直徑和活塞行程

        4.4目標(biāo)函數(shù)

        氣動發(fā)動機(jī)摩擦功率計算公式為:

        Nm=vhpm36.72

        其中vh為氣動發(fā)動機(jī)氣缸工作容積\[m3/h\],pm為平均摩擦壓力

        對于多級空氣發(fā)動機(jī),Nm=N1+N2+...Ni,i為空氣動力發(fā)動機(jī)的級數(shù),本文i為2,設(shè)fx=Nm,即目標(biāo)函數(shù)為minfx

        vh=πD24SN,D為氣動發(fā)動機(jī)氣缸直徑,S為活塞行程,N為氣動發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速

        pm=0.959-0.0087i-0.0133ε,ε為壓力比

        5結(jié)論

        利用Amesim建立氣動發(fā)動機(jī)的模型,并運用NLPQL優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,優(yōu)化后氣動發(fā)動機(jī)摩擦功率有了一定程度改善,證明此優(yōu)化方法有效可行。可以在氣動發(fā)動機(jī)設(shè)計時采用,減少人工試算及參數(shù)調(diào)整的工作量,提高工作效率,該方法可拓展到其它機(jī)械系統(tǒng)的設(shè)計和分析領(lǐng)域。

        參考文獻(xiàn):

        [1]韓二鋒. 氣動發(fā)動機(jī)準(zhǔn)等溫膨脹實現(xiàn)途徑的研究[J].杭州:浙江大學(xué),2007

        [2]李吉,李華聰.仿真軟件AMESim應(yīng)用研究[J].航空計算技術(shù),2006,1 (36):5658

        [3]徐曉宏,趙萬忠,王春燕.基于NLPQL算法的電動輪汽車差速助力轉(zhuǎn)向參數(shù)優(yōu)化[J].中南大學(xué)學(xué)報,2012,43(9):3236

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